Geri Dön

Veri madenciliği ile karpal tünel sendromuna yönelik ön tanı destek ve hasta takip sisteminin geliştirilmesi

Developing support of a preliminary diagnosis and patient monitoring systems for carpal tunnel syndrome with data mining

  1. Tez No: 449440
  2. Yazar: MEHMET İBRAHİM TALAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET RAHMİ CANAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Karar destek sistemleri, Karpal tünel sendromu, Veri madenciliği, Örüntü sınıflama, Decision support systems, Carpal tunnel syndrome, Data mining, Pattern classification
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Veri yüzyıllardır hayatımızda farklı biçimlerde yer almaktadır. Bilişim teknolojileri ile veri tabanlarında yer alan bilgi, bilgisayarların ve kayıt sistemlerinin yaygınlaşmasıyla günümüzde büyük boyutlara erişmiştir. Veri yığınları içinde açık olmayan fakat anlamlı gizli örüntüleri ve işe yarar bilgileri bulmak veri madenciliği yöntemleri ile gerçekleştirilir. Sağlık alanında yer alan özelleşmiş büyük veri yığınları üzerinde veri madenciliği yöntemleri kullanılarak klinik tanı destek sistemleri geliştirilmiştir. Sınıflandırıcı veri madenciliği modelleri bu sistemler aracılığıyla hastaların şikâyetlerini ve özelliklerini önceki kayıtları kullanarak işlemek suretiyle hastalık tanısını tahmin edebilirler. Böylece hastaların yanlış ön tanılarla gereksiz tahlil ve tanı süreçlerinden geçmeleri engellenerek zaman ve ekonomik anlamda verimlilik artırılabilir. Bu çalışmada karpal tünel sendromu için doktora ön tanı koymada destekleyici olacak ve çalışma alanında bir kayıt sistemi olmaması sebebiyle hasta takibinin yapılmasını sağlayacak bir klinik sistemi yazılımı geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında geliştirilen yazılım, kliniğe başvuran hastanın karpal tünel sendromunun olup olmamasını sınıflandırıcı model ile ön işlemden geçirilip düzeltilmiş 1079 hasta verisini kullanarak tahmin etmektedir. Sınıflandırıcı modelin en iyi başarıma sahip algoritma ile kullanılması için geliştirilen model, Naive Bayes, J48, Id3, k-en yakın komşu ve çok katmanlı algılayıcı algoritmaları ile ayrı ayrı çalıştırılmış ve en yüksek başarıma sahip algoritmanın Naive Bayes algoritması olduğu model değerlendirme ölçütlerinden tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Data is taken place in different forms in our life for hundred years. Nowadays the useful information included in databases has been reached to large sizes with the spread of computers and recording systems. Finding the hidden secret patterns and information which are not clear in data stacks is carried out by data mining methods. Clinical diagnosis support systems have been developed by using specialized data mining methods on large piles of data in healthcare field. With the help of these systems, classifier data mining models can predict the diagnosis using previous records of patient complaints and specifications. Thus, time and economic efficiency can be improved by preventing patients from unnecessary tests and diagnostic process. In this study, it is aimed to develop a clinical system software which will provide a preliminary diagnosis of carpal tunnel syndrome will be supportive for the doctor on the disease and the patient can be monitored due to the absence of a registration system in the study area. The software developed under this study estimates patients carpal tunnel syndrome who consulted the clinical processes by using the preprocessed and corrected data of 1079 patients with classifier model. The model developed for use with the best performance with classifier algorithm model, Naive Bayes, J48, ID3, k-Nearest Neighbor algorithms and Multilayer Perceptron has been run separately and finally the highest achievement has been determined from the model evaluation criteria by using Naive Bayes algorithm.

Benzer Tezler

  1. Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği

    The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning

    NEVİN TURGUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ

  2. Lohusalıkta anneye verilen sağlık eğitiminin annenin doğum sonrası döneme ilişkin bilgi düzeyine etkisinin incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    HANDAN GÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    HemşirelikCumhuriyet Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MELİHA ATALAY

  3. Sivas ili C.Ü. hastanesinde yatmakta olan hastaların servislerine kabul edilişlerindeki uygulamalarla bu uygulamalara ilişkin duygu ve beklentilerinin saptanması

    Determination of the formalities in admitting the patients hospitalized at the Cumhuriyet University of Sivas to the services and their feelings and expeetations relating to these formalities

    FADİME KESKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    HastanelerCumhuriyet Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MELİHA ATALAY